华汉伟业：定义缺陷检测，再“小”都能看见

目前，现代化工业生产的产品形态朝着多样化、多元化方向发展，随着产品设计的复杂化和生产速度的加快，工业缺陷检测面临着前所未有的挑战。

因此，如何在保持生产效率的同时，实现对复杂、细微瑕疵的精准识别，成为亟待解决的问题。

缺陷检测原理
机器视觉助力生产自动化

缺陷检测是指对工件的表面缺陷进行检测，例如工件表面的斑点、凹坑、划痕、色差、缺损等缺陷。

在缺陷检测过程中，常用的图像处理技术包括数字图像处理技术和机器视觉技术。数字图像处理技术主要针对数字图像，包括图像的增强、滤波、分割和取样等处理技术。而机器视觉技术则是基于数字图像中的分割和模式识别，针对现有场景中的图像进行应用分析，通过处理，识别出其中的缺陷，从而实现产品缺陷的自动化检测，并对这些缺陷进行定位。

简单来说，机器视觉再现人类解读图像的能力，“眼睛”被传感设备和机器学习算法驱动的视觉设备所取代。通过使用大型图像数据集进行训练，深度学习模型可以解释给定图像的内容，用于缺陷和异常检测。

（人类视觉过程）

（基于人工智能的机器视觉，可用于异常和缺陷检测）

破解检测难题
解除多种干扰因素影响

在产品缺陷检测中融合了深度学习技术，不同于传统工业机器视觉基于规则解决问题，深度学习通过对大量“OK”和“NG”图片特征的自动学习和缺陷标注训练，从而完成模型的建立，在后续遇到新增缺陷类型时，只需要完成新类型缺陷样本训练优化就能实现新的缺陷检测。

华汉伟业能够轻松应对瑕疵，将微小缺陷的检出率提升至99%以上，人力替代效率达到80%，缩短检测时间约40%，实现缺陷检测精准度和检测效率的提升，大幅度降低人力成本。目前，华汉伟业自主创新构建的视觉系统解决方案已实现1000+生产线部署的落地应用。

全方位检测破除项目难点
覆盖多领域缺陷检测场景

在汽车三电中，华汉伟业使用3D视觉成像，通过AI的赋能，打通了数据从采集、分析到算法沉淀的全链路柔性化定制，实现对电机定子Tig焊点的缺陷检测，精准识别细微缺陷，漏判率为0，误判率≤1%，视觉检测精度可达到±0.1mm。

华汉伟业深度融合AI机器视觉技术和多种自研算法，针对不同行业的实际应用需求，以高效算法、快速识别、精准检出等优势，提供一定的技术支持，打造不同行业的成功案例。

未来，我们也将持续不断攻关核心技术，创新研发机器视觉应用，加速机器视觉方案在各个垂直领域的应用部署，成为3D+AI交付专家。